Un equipo del Centro de Regulación Genómica en Barcelona y de la Escuela de Medicina Harvard (Estados Unidos) ha creado un modelo de inteligencia artificial (IA) para apoyar el diagnóstico de enfermedades raras en pacientes con mutaciones genéticas únicas. Llamado popEVE, la herramienta obtiene mejores resultados que AlphaMissense –otro modelo desarrollado por Google DeepMind–, según un artículo publicado en Nature Genetics.  

Un equipo de Google DeepMind ha desarrollado AlphaProof, un sistema de inteligencia artificial que aprende a encontrar demostraciones formales entrenándose con millones de problemas autoformulados. Según los autores, el sistema “mejora sustancialmente los resultados de última generación en problemas históricos de competiciones matemáticas”. En concreto, en la Olimpiada Internacional de Matemáticas 2024 (IMO) para estudiantes de secundaria, “este rendimiento, logrado tras varios días de computación, resultó en una puntuación equivalente a la de un medallista de plata, marcando la primera vez que un sistema de IA alcanza un rendimiento de nivel de medalla”. Los resultados se publican en la revista Nature.  

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) no identifican de forma fiable las creencias falsas de las personas, según alerta una investigación publicada en Nature Machine Intelligence. El estudio pidió a 24 modelos de este tipo –como DeepSeek o GPT-4o, que usa ChatGPT– responder a una serie de hechos y creencias personales a través de 13.000 preguntas. Los LLMs más recientes tenían una fiabilidad superior a 90 % a la hora de comparar si unos datos eran verdaderos o falsos, pero les resultaba difícil distinguir creencias verdaderas y falsas cuando se trataba de responder a una frase que empezaba con “Creo que”.  

Un grupo de investigación de la Universidad Stanford (Estados Unidos) ha organizado la primera conferencia académica en la que herramientas de inteligencia artificial (IA) sirven tanto de autores como de revisores de artículos científicos. Llamada Agents4Science 2025, la conferencia tendrá lugar el 22 de octubre.  

En internet las mujeres profesionales están representadas como más jóvenes —y, por tanto, más inexpertas— que sus compañeros, aunque esta diferencia de edad no corresponda con los datos reales en EE.UU., según un artículo publicado en Nature. Este estudio de estereotipos de género y de edad se basa en un análisis de 1,4 millones de imágenes en cinco plataformas (Google, Wikipedia, IMDb, Flickr y YouTube), además de nueve modelos extensos de lenguaje, como ChatGPT, entrenados con textos provenientes de Reddit, Google News, Wikipedia y Twitter. 

La temporalidad del personal docente en España es del 31 %, por encima del promedio de la OCDE –del 19%– y de la UE –17 %–. Es uno de los resultados de la nueva edición de TALIS, el Estudio Internacional de la Enseñanza y del Aprendizaje, impulsado por la OCDE en el que participan más de 50 países. En su anterior edición, de 2018, el 33 % del profesorado español tenía contratos temporales. El estudio también muestra que la satisfacción de los docentes por su trabajo es de las más elevadas, del 95 % –frente al 89 % de la OCDE y el 90 % de la UE–. Como novedad, TALIS analiza cuatro nuevos ejes: el impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje y la docencia, la gestión de la diversidad en las aulas, el aprendizaje socioemocional y la educación para la sostenibilidad.  

La ingeniería de proteínas asistida por inteligencia artificial (IA) está permitiendo avances en el diseño de nuevas moléculas, pero también plantea desafíos de bioseguridad relacionados con la posible producción de proteínas dañinas o peligrosas. Algunas de estas amenazas, deliberadas o accidentales, pueden no ser detectadas por las herramientas actuales de control. Un equipo internacional ha analizado la situación y ha desarrollado parches de software para mejorar su identificación, aunque reconocen que sigue siendo incompleta. Los autores del trabajo, que se publica en la revista Science, advierten que parte de los datos y el código no deben publicarse en un repositorio público debido a su posible uso indebido. 

Una herramienta de inteligencia artificial (IA) consigue predecir la probabilidad de más de 1.000 enfermedades basándose en el historial médico de una persona, con una precisión superior a la de tecnologías existentes, enfocadas en menos patologías, según detallan en Nature sus autores. Este modelo, llamado Delphi-2M, también es capaz de simular trayectorias de salud hasta 20 años. La herramienta fue entrenada con datos sanitarios de 400.000 personas en el Reino Unido y fue probada usando datos de casi dos millones de personas en Dinamarca.

Las interfaces cerebro-ordenador son dispositivos que decodifican las señales nerviosas y pueden ayudar a personas con parálisis a moverse y comunicarse. Ahora, un equipo de la Universidad de California (EE. UU.) ha utilizado herramientas de inteligencia artificial para mejorar su funcionamiento. En un estudio inicial, su uso ha mejorado por cuatro el control de un cursor por parte de una persona con paraplejia. Además, le ha permitido realizar tareas con un brazo robótico que no podía completar sin la participación de la IA. Los resultados se publican en la revista Nature Machine Intelligence. 

La introducción de la inteligencia artificial (IA) para ayudar a realizar colonoscopias está relacionada con una reducción en la capacidad de los profesionales sanitarios para detectar crecimientos precancerosos (adenomas) en el colon sin la ayuda de la IA, según un artículo publicado en la revista The Lancet Gastroenterology & Hepatology.